Detektion av audio deepfake: En kvantitativ studie om människans förmåga att detektera deepfakes

Sammanfattning

Teknologiska framsteg inom artificiell intelligens har möjliggjort skapandet av deepfakes, syntetiskt manipulerade medier som övertygande kan imitera verkliga röster, bilder och videor. Även om dessa teknologier erbjuder nya kreativa och tekniska möjligheter, kan de också medföra stora risker, inklusive desinformation, bedrägeri och manipulation. Tidigare studier visar att människor generellt har svårt att upptäcka dagens utvecklade audio deepfakes. Forskning som undersöker hur denna förmåga varierar mellan olika åldersgrupper är dock begränsad, eftersom tidigare studier saknat tillräcklig representation av äldre deltagare. En kvantitativ forskningsmetod användes med syftet att undersöka hur ålder påverkar människors förmåga att upptäcka audio deepfakes. Den kvantitativa metoden bestod av en webbaserad enkät som inkluderade både demografiska frågor och ett experiment. Över 100 deltagare lyssnade på tio ljudklipp, innehållande både autentiskt och deepfake-genererat tal, och ombads avgöra om varje klipp var äkta eller falskt. Data analyserades med hjälp av deskriptiv statistik samt ett Welch’s t-test för att undersöka om skillnader mellan åldersgrupper var statistiskt signifikanta. Resultaten visar att högre ålder är kopplad till lägre teknologisk erfarenhet, digital exponering och medvetenhet om deepfake-teknologi. De yngre deltagarna visade generellt en högre förmåga att detektera deepfakes jämfört med de äldre deltagarna. Dessa resultat understryker vikten av ökad medvetenhet samt utveckling av teknologiskt stöd för att hjälpa individer att identifiera deepfakes.